在问卷调研过程中，使用spss进行数据分析能够帮助研究者以系统化、客观化的方式收集并处理受访者反馈。借助科学的统计方法，不仅可以描述、解释或预测调查现象，还能深入挖掘各变量之间的内在联系，从而增强研究结果的准确性与可信度。
1、 导出为SPSS格式文件
2、 在统计分析功能模块中选择“导出SPSS”，系统将自动下载以.sav为扩展名的数据文件。
3、 导入SPSS数据文件
4、 .sav是SPSS专用的数据存储格式，双击该类型文件会自动启动SPSS程序，并弹出数据导入向导界面。
5、 窗口下方展示导出的原始数据，第一行为问卷中的题目内容。若无特定格式要求，确认数据基本正确后可继续下一步操作。
6、 在第二步中，导出的数据通常以逗号作为变量间的分隔符，保持默认的分隔设置即可满足大多数情况。
7、 数据首行一般为问卷题干，若希望将其直接作为变量名称使用，应勾选“将第一行用作变量名”选项。选择“是”后，系统会自动识别第一行为变量名，后续数据不再包含题目内容，有助于提升数据管理效率。
8、 若需自定义变量名称，则应选择“否”，之后可通过图形界面或语法命令重新定义变量属性。如下图所示，问卷标题保留在数据中，SPSS将其视为普通数据行处理。
9、 需注意，部分版本SPSS在选择“是”时可能出现程序崩溃或无法继续运行的情况，如遇此类问题，建议选择“否”以确保软件稳定运行。
10、 第三步一般保留默认参数，也可根据实际需求进行个性化调整。
11、 若在第二步未选择将变量名称置于文件顶部，则建议从第二行开始输入有效数据，防止将问卷题目误录为实际数据。
12、 第四步通常无需修改，采用默认设置即可。
13、 第五步允许用户设定变量名称及其格式，可根据需要在此阶段或后续操作中进行调整。
14、 若未将问卷题目从数据集中清除，SPSS可能因首行为文本而将整列识别为字符串类型。然而，问卷的实际数据多为数值型（如评分、年龄等），这种类型误判会影响后续分析，例如无法基于出生年份正确计算年龄等新变量。因此，建议在第三步前清除题目录入，确保各变量格式准确，保障统计分析的顺利进行，避免因数据类型错误导致功能受限或计算偏差。
15、 至此，数据导入流程完成。对于需重复执行的操作，建议保存当前文件格式配置，以便下次直接调用，提高工作效率。
16、 可对导入结果进行核对，确认无误后即可进入变量定义或开展进一步的统计分析工作。
